MCPとA2AがAAIFに集約士業事務所のAIツール選定7判断軸

AAIFとは、AIエージェントの標準規格を集約したLinux Foundation傘下の団体のことです。

事務所に入れるAIツールを選ぶとき、機能と価格の次に何を見ているでしょうか。2025年12月にLinux FoundationがAgentic AI Foundation（AAIF）を設立し、2026年8月にはGoogle発のA2Aもここに加わりました（出典: Linux Foundation Announces the Formation of the Agentic AI Foundation、AAIF A2A joins AAIF’s open agentic stack）。この記事では、士業事務所がAIツールを選ぶときに標準規格をどう判断材料にするか、7つの軸に整理して扱います。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。

2025年12月から2026年8月にかけて何が集約されたか

Linux Foundationは2025年12月9日、Agentic AI Foundationの設立を発表しました。創設時の寄贈プロジェクトは、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）、Blockのgoose、OpenAIのAGENTS.mdの3つです（出典: Linux Foundation プレスリリース）。それまで各社が個別に公開していた仕様が、中立的な財団の下に置かれた形になります。

規模感も同じプレスリリースに記されています。MCPについては、公開されているMCPサーバーが1万件を超え、Claude、Cursor、Microsoft Copilot、Gemini、VS Code、ChatGPTなどのプラットフォームで採用されているとされています。AGENTS.mdは2025年8月にOpenAIが公開したもので、6万を超えるオープンソースプロジェクトと、Codex、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、VS Codeなどのエージェントフレームワークに採用されていると記されています（出典: Linux Foundation プレスリリース）。

参加企業の顔ぶれも、判断材料として意味があります。AAIFのプラチナメンバーはAmazon Web Services、Anthropic、Block、Bloomberg、Cloudflare、Google、Microsoft、OpenAIの8社で、ゴールドメンバーにはCisco、Datadog、Docker、IBM、JetBrains、Okta、Oracle、Salesforce、SAP、Shopify、Snowflake、Twilioなどが並びます（出典: Linux Foundation プレスリリース）。競合関係にある会社が同じ財団に名を連ねている点が、この枠組みの性格を表しています。

そして2026年8月17日、Agent2Agent（A2A）がAAIFのホストプロジェクトに加わりました。AAIFの発表によれば、A2AはGoogleが2025年4月に公開し、AWS、Cisco、Google、Microsoft、Salesforce、SAP、ServiceNowなどを創設組織としてLinux Foundationに寄贈されたもので、2025年8月にはIBMのAgent Communication ProtocolがA2Aに統合されています。最初の安定仕様であるA2A v1.0は2026年3月に公開され、マルチプロトコルバインディングとバージョンネゴシエーション、マルチテナンシー、暗号的な同一性検証のための署名付きエージェントカードが追加されたと記されています（出典: AAIF A2A joins AAIF’s open agentic stack）。

AAIFは自らのプロジェクト群を、スタックの層として整理しています。指示とコンテキストの層がAGENTS.md、エージェントランタイムがgoose、エージェントとツールの接続がMCP、トラフィックの仲介と制御がagentgateway、エージェント間の相互運用がA2Aという配置です（出典: AAIF A2A joins AAIF’s open agentic stack）。士業事務所の目線に翻訳すると、事務所のAIに何を教えるか（AGENTS.md）、どこで動かすか（goose）、どの業務システムに繋ぐか（MCP）、誰が何をしたかを記録するか（agentgateway）、外部のAIとどう連携するか（A2A）という5つの問いに対応します。

MCPそのものの選定基準はMCPサーバーは1万件規模士業が会計・労務を繋ぐ7つの判断軸に、監査ログの設計はMCPに監査ログの標準はない士業が2026-07-28版で組む証跡7設計にまとめています。本稿はその一段上、事務所がツールを選ぶ局面の話です。

事務所がツールを選ぶときの7判断軸

標準規格の話は抽象的に聞こえますが、選定の場面では具体的な質問に落ちます。ベンダーへのヒアリング項目として使える形で7つ挙げます。

第1軸は、そのツールがMCPに対応しているかです。対応していれば、会計ソフトや顧客管理システムとの接続を、ベンダー独自の連携機能ではなく共通の仕組みで組めます。逆に非対応であれば、連携のたびに個別開発が要ることになります。プレスリリースでMCPが標準として位置づけられた以上、対応の有無は単なる機能差ではなく、将来の乗り換えコストの差になります。

第2軸は、AGENTS.md方式の指示ファイルに対応しているかです。事務所の書式ルール、顧問先ごとの注意点、禁止事項といった前提を、ツールを跨いで同じファイルで持てるかどうかの話です。AAIFはこれを指示とコンテキストの層と位置づけています（出典: AAIF ブログ）。事務所の知識を1つのツールに閉じ込めないための、実務的に効く観点です。

第3軸は、A2Aへの対応方針です。現時点で士業事務所が複数のAIエージェントを連携させる場面は多くありませんが、顧問先側が業務システムにエージェントを入れ始めると、事務所のツールがそれと会話できるかが問われます。AAIFの発表では、Google Cloud、Microsoft Azure AI Foundry、AWS Bedrock AgentCoreがそれぞれA2Aのサポートを実装していると記されています（出典: AAIF ブログ）。ベンダーに対しては、対応済みか、ロードマップにあるか、予定がないかの3択で聞くのが分かりやすい形です。

第4軸は、監査ログとアクセス制御です。AAIFはトラフィックの仲介と制御をagentgatewayの担当領域と整理していますが、これはあくまでインフラ層の話で、事務所が使うSaaS側にログが残るかは別問題です。誰が、いつ、どの顧問先のデータに、どのツール経由で触れたかを後から追える形式でログが取れるかを、契約前に確認する項目に入れます。

第5軸は、データの学習利用と保存です。標準規格に対応していることと、入力データが学習に使われないことは別の話です。OpenAIはビジネス向け製品について入力および出力を既定でモデルの学習に使用しないと公表しており（出典: OpenAI Enterprise privacy）、Anthropicも商用サービスのデータ取扱いを公式ドキュメントで公開しています（出典: Anthropic Privacy Policy）。契約するプランごとに扱いが変わる場合があるため、プラン名まで含めて確認します。

第6軸は、ベンダーが財団に参加しているかです。参加していること自体が品質を保証するわけではありませんが、標準の議論に加われる立場かどうかは、仕様変更への追随速度に効いてきます。AAIFのメンバー一覧はプレスリリースに掲載されているので、候補ベンダーが載っているかを確認する作業は数分で終わります（出典: Linux Foundation プレスリリース）。

第7軸は、乗り換えたときにデータと設定を持ち出せるかです。標準規格に乗っているツールは、理屈のうえでは乗り換えが楽になりますが、実際に設定やプロンプト資産をエクスポートできるかは製品ごとに違います。契約前にエクスポート形式を聞き、可能なら試用期間中に一度書き出してみるところまでやると、判断の精度が上がります。

この7軸をベンダーへの質問状に落とすときは、次のようなプロンプトで下書きを作らせる方法があります。

あなたはIT調達の質問状を作るアシスタントです。
次の【判断軸】をもとに、ベンダーへ送る質問状の下書きを作成してください。

出力形式:
- 判断軸名 / 質問文（1文） / 回答形式（はい・いいえ・自由記述のいずれかを指定）

条件:
- 各判断軸につき質問は2問まで。
- 製品名やベンダー名を推測して書かないでください。
- 法令の適用可否や適法性の判断は書かないでください。

【判断軸】
1) MCP対応の有無
2) AGENTS.md方式の指示ファイル対応
3) A2A対応の方針
4) 監査ログとアクセス制御
5) 入力データの学習利用と保存期間
6) 標準化団体への参加状況
7) データと設定のエクスポート可否

回収した回答を整理するときは、比較そのものをAIにやらせず、事実の抽出までに留める設計にします。

あなたはベンダー回答を整理するアシスタントです。
【回答テキスト】から、次の項目について書かれている内容だけを抜き出してください。

抽出項目: 対応状況（対応済み・予定あり・予定なし・記載なし）／根拠となる記述の引用（40字以内）／不明点

条件:
- 優劣の評価やおすすめの提示は行わないでください。
- 回答テキストに書かれていない内容を補わないでください。
- 記載がない項目は「記載なし」とし、推測しないでください。

【回答テキスト】
（ベンダーからの回答を貼り付ける）

抽出された事実をもとに、どのツールを入れるかを決めるのは事務所の判断です。生成AIに優劣の評価まで出させると、根拠のない順位が資料に残り、後から説明できなくなります。

標準に乗っていても守秘義務の線は自分で引く

MCPやA2Aに対応したツールを選んだからといって、顧問先のデータをどこまで流してよいかが決まるわけではありません。標準は接続の作法を揃えるものであって、何を接続してよいかを決めるものではないからです。ここは事務所が自分で線を引く領域です。

根拠となる守秘義務の条文は士業ごとに分かれています。弁護士は弁護士法第23条、税理士は税理士法第38条、社会保険労務士は社会保険労務士法第21条がそれぞれ秘密を守る義務を定めています。いずれも、正当な理由なく業務上知り得た秘密を他に漏らすことを禁じる構成になっており、資格を離れた後も同様とする規定が置かれています。クラウド上のAIツールに顧問先の情報を渡す行為がこれらの条文との関係でどう位置づけられるかは、契約形態や技術的措置によって評価が分かれ得る論点です。

もう一つ確認したいのが、個人情報保護法第27条との関係です。同条第1項は、個人情報取扱事業者は一定の例外を除き、あらかじめ本人の同意を得ないで個人データを第三者に提供してはならないと定めています。同条第5項は、利用目的の達成に必要な範囲内で個人データの取扱いの全部または一部を委託することに伴って提供される場合について、提供を受ける者は第三者に該当しないものとするとしています。AIベンダーとの関係を委託と整理する運用がある一方、ベンダーの利用規約と実際のデータ処理を確認したうえで判断する必要が指摘されており、契約ごとに扱いが変わります。

MCPが厄介なのは、接続先が増えるほど、どのデータがどこへ流れているかが見えにくくなる点です。会計ソフト、顧客管理、メール、ファイルストレージと繋いでいくと、エージェントが自律的にそれらを横断します。だからこそ、第4軸で挙げた監査ログの確保が、守秘義務の話と直結してきます。誰が何に触れたかを後から示せない状態は、顧問先から問われたときに説明できない状態と同義です。

事務所規程に落とすなら、書く項目は次のあたりです。MCPで接続してよい業務システムの一覧、接続を禁止するシステム、エージェントに与える権限の上限、ログの保存先と保存期間、顧問先への説明のタイミング、そしてツールを追加するときの承認者です。標準規格の話をしていても、最後に規程へ落ちるのはこうした具体的な項目になります。事務所の業務データとAIを繋ぐ工程は自作MCPサーバーで事務所の業務データをAIにつなぐ7工程と守秘の線引きに、仕様変更への追随はMCPが2026年7月に大改訂事務所のシステム連携7つの実務影響にまとめています。

選定でつまずきやすい3つのパターン

1つ目は、標準規格への対応を安全性の保証と読み替えてしまうパターンです。MCP対応と書かれていても、それは接続方式の話であって、データの取扱いや監査ログの有無は別に確認する項目です。ベンダーの営業資料に対応済みのバッジが並んでいるときほど、第4軸と第5軸を個別に聞く価値が上がります。

2つ目は、財団のメンバー一覧を見て安心してしまうパターンです。プラチナメンバーに大手が並んでいるのは事実ですが、それは財団の話であって、事務所が契約する個別製品の話ではありません。契約書に書かれている条件と、財団の理念は別物として扱います。

3つ目は、標準が変わったときに追随できない体制のまま入れてしまうパターンです。A2A v1.0が2026年3月に公開されたように、仕様は更新されていきます（出典: AAIF ブログ）。事務所側で誰が仕様更新を追い、いつ社内に共有するかを決めていないと、ある日ベンダーから互換性のない更新が降ってきて業務が止まります。担当者を決め、四半期に一度は変更点を確認する運用にしておく方法があります。

費用と工数、そして誰が持つか

この選定作業自体に、追加のライセンス費用は要りません。ベンダーへの質問状の下書きと回答の整理は、既に契約している法人向けの生成AIで足ります。新規に契約する場合、法人向けプランは1ユーザーあたり月額数千円台からの価格帯が中心で、正確な金額は各社の公開ページで確認する運用になります（参考: OpenAI Enterprise privacy）。

工数は、候補3製品を7軸で比較する前提で、質問状の作成に1時間、ベンダーとのやり取りに2週間程度、回答の整理と事務所内の意思決定に2時間から3時間を見込む形が一つの目安です（根拠: 事務所ヒアリングに基づく編集部の目安であり、公的な統計値ではありません。要確認）。ベンダーからの回答待ちが工程の大半を占めるため、比較そのものよりスケジュールの前倒しが効きます。

体制面では、標準規格の理解と質問状の設計を事務所内のIT担当が、守秘義務と規程への落とし込みを有資格者が持つ分担が現実的です。小規模事務所でIT担当を置いていない場合は、この7軸をそのまま外部の支援先へ渡して回答を集めてもらう形も取れます。

集約が進んだ先に残る論点

AAIFに規格が集まったことで、士業事務所にとっては、選定時に確認すべき項目が減る方向に働きます。以前は各社が独自の連携方式を持っており、乗り換えのたびに設定を作り直す前提でした。標準に乗っている製品どうしであれば、その負担は理屈のうえでは下がります。

一方で、標準が揃うほど差がつくのは、標準の外側にある部分です。監査ログの粒度、データの保存場所、サポート体制、日本語の業務書式への適合といった要素は、AAIFの標準がカバーする範囲外にあります。ツール選定の議論が標準対応の有無だけで終わってしまうと、この部分の比較が抜け落ちます。

もう一つは、A2Aの普及が士業の業務にどこまで届くかという論点です。現時点で公表されている導入事例は、モバイルプラットフォームやクラウドAI基盤、金融サービス、サプライチェーンが中心です（出典: AAIF ブログ）。士業事務所の業務システムがこの流れに乗るのがいつになるかは、公表資料から読み取れる範囲を超えるため、要確認としておきます。当面は、顧問先側の動きを観察しながら、自事務所のツールが標準に乗っているかを確かめておく段階です。

よくある質問

AAIFはいつ設立されましたか

Linux Foundationは2025年12月9日にAgentic AI Foundationの設立を発表しました。創設時の寄贈プロジェクトは、AnthropicのMCP、Blockのgoose、OpenAIのAGENTS.mdの3つです（出典: Linux Foundation プレスリリース）。

A2AとMCPは何が違いますか

AAIFの整理では、MCPはエージェントとツールの接続を標準化する層、A2Aは独立したエージェントどうしが相互に発見し、通信し、タスクを委譲し、結果を交換する層とされています（出典: AAIF ブログ）。事務所の業務システムに繋ぐのがMCP、外部のAIと会話するのがA2A、という対応で捉えると分かりやすくなります。

AGENTS.mdは士業事務所でも使えますか

AGENTS.mdはAIコーディングエージェント向けにプロジェクト固有の指示を与える規約として公開されたもので、6万を超えるオープンソースプロジェクトに採用されているとされています（出典: Linux Foundation プレスリリース）。事務所の書式ルールや禁止事項をテキストで持つ発想自体は、コーディング以外の業務でも応用の余地があります。

標準規格に対応していれば守秘義務の問題はなくなりますか

いいえ、標準は接続の作法を揃えるもので、何を接続してよいかは別の判断です。弁護士は弁護士法第23条、税理士は税理士法第38条、社会保険労務士は社会保険労務士法第21条がそれぞれ秘密を守る義務を定めており、事務所として線を引く作業は残ります。

ベンダーが財団に参加していれば安心と考えてよいですか

参加していること自体が製品の品質やデータの取扱いを保証するわけではありません。財団のメンバー一覧はプレスリリースで確認できますが（出典: Linux Foundation プレスリリース）、契約する製品の条件は個別に確認する項目として残ります。

仕様変更にはどう追随すればよいですか

担当者を1人決め、四半期に一度は仕様の変更点を確認する運用にしておく方法があります。A2Aの最初の安定仕様であるv1.0は2026年3月に公開されており（出典: AAIF ブログ）、標準は今後も更新されていきます。

小規模事務所でもこの7軸で選定できますか

質問状の形にしてしまえば、規模にかかわらず同じ手順で使えます。IT担当を置いていない事務所では、7軸をそのまま外部の支援先へ渡して回答を集めてもらう形も取れます。判断そのものは、守秘義務と規程を持つ有資格者側に残します。

まとめ

Linux Foundationは2025年12月9日にAgentic AI Foundationを設立し、MCP、goose、AGENTS.mdを創設プロジェクトとして受け入れました（出典: Linux Foundation プレスリリース）。2026年8月17日にはA2Aが加わり、指示、ランタイム、ツール接続、トラフィック制御、エージェント間連携という5つの層が同じ財団の下に並びました（出典: AAIF ブログ）。士業事務所にとっての意味は、AIツールを選ぶときの質問項目が固まってきたことです。MCP対応、指示ファイル、A2Aの方針、監査ログ、学習利用、財団参加、エクスポート可否の7軸で聞けば、機能と価格だけの比較から一段抜け出せます。標準が揃った先で差がつくのは、監査ログの粒度やデータの保存場所といった、標準の外側にある部分です。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
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本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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